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WPS高级数组函数大全
作者:吕洪飞、邓华 出版:清华大学出版社 日期:2025-01-01 1.书籍内容分成6个章节a,30个最新数组函数,同个案例,使用新函数效率提升10倍以上。 2.书籍内容重点聚焦表格动态数组公式,在数据清洗、整理、组合、拆分、链接、排序、筛选、去重、查询等,具有清晰的解题思路。 3.在国内表格领域的书籍,本书属于首发,金山办公研发高管写序推荐,两位作者具有丰富的表格使用经验及培训经 ... |
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函数空间的拓扑结构(英文版)
作者:杨忠强 杨寒彪 邬恩信 出版:世界图书出版公司 日期:2025-01-01 Topological Structures of Function Spaces是一本深入研究函数空间的拓扑结构的全新专著。它系统性地总结了过去二十年来(包括作者和其他学者)的相关研究成果,是当前拓扑学研究的重要资料。此书中涵盖的内容不仅适合拓扑学的学术研究者使用,也对应用数学和相关领域的学者有重要参考价值。 ... |
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解析函数空间上算子的相似性(英)
作者:李玉成 出版:科学出版社 日期:2025-03-01 不变子空间和约化子空间问题是泛函分析中的一个基本问题。算子的交换子和相似度可以帮助理解算子的结构。Toplitz算子是算子理论中一类重要的算子。算子的相似性是泛函分析中与不变子空间和约化子空间问题相关的一个有趣的话题。该书总结了Bergman空间、Dirichlet空间等解析函数空间中的相似和约化子空间问题。研究方法包 ... |
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数学分析 2 ( 英文版) Mathematical Analysis 2 函数、微分、积分、多变量函数、向量
作者:[意]克劳迪奥·卡努托[Claudio Canuto] [ 出版:世界图书出版公司 日期:2025-07-01 本书是数学分析系列教材的第二卷,面向工程、物理和计算机科学等领域的学生,系统讲解多变量函数微分学和积分学等核心内容。书中所有证明和注释均独立编排且易于跳过,关键公式与重要关系通过不同颜色区分,便于快速掌握。作者结合二十年教学经验,融入丰富实例与分层练习,兼顾逻辑严谨性与实践应用,是一本适合自学的教材。 ... |
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23年秋 小学数学计算能手 三年级3年级上·沪教五四
作者:23年秋 小学数学计算能手 三年级3年级上·沪教五四 出版:延边大学出版社 日期:2023-04-01 ... |
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2025智人觉醒日历(智慧之船Sapienship和《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利给你的新年礼物!每天翻一面,清醒看淡,
作者:[以]赫拉利团队-智慧之船团队 出版:浙江人民出版社 日期:2024-10-01 本日历的全部文字及大部分图片素材均来自尤瓦尔·赫拉利本人及其官方团队Sapienship(智慧之船)。内含6大板块,一本日历,多种趣味! 恶魔词典:用哲学和幽默的眼睛,诠释我们习以为常的事物,毒舌与深刻适配度百分之百; 知识金块:历史、科技、生物、社会学……一次看过瘾,两眼一睁就能get趣味冷知识; 每日一问:脑 ... |
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真团队
作者:[美]理查德·哈克曼 著,关苏哲 高北 译 出版:浙江教育出版社 日期:2024-03-01 《真团队》是哈佛大学社会和组织心理学教授理查德·哈克曼经典力作。通过对各类团队的长期研究,哈克曼深入探讨了团队领域的几大关键问题,包括团队管理方面的团队成员如何利用协作来解决复杂且具有挑战性的问题,以及管理者如何创建支持团队成功的环境,特别是在那些复杂的组织环境下如何打造高效团队等。他发现,通过创设提升团队有效性的6个 ... |
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超越团队
作者:[英]R.梅雷迪思·贝尔宾 出版:机械工业出版社 日期:2019-09-01 现实中许多大型组织混淆了团队和团体的概念,恪守狭隘僵化的岗位定义,不愿改变传统的组织方式和工作分配方式,因而无法适应快速变化的环境。《超越团队》借鉴R.梅雷迪思·贝尔宾在世界各地的组织中的工作,进一步探讨了团队和团体的工作方式。通过厘清团队和团体二者的区别,引入经国际验证的色彩编码系统,对工作进行重新划分,将团队角色语 ... |
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高效的机器学习团队
作者:[新加坡]大卫·谭[David Tan][澳]艾达·梁[Ad 出版:中国电力出版社 日期:2025-06-01 本书的主要内容有:为机器学习系统编写自动化测试,容器化开发环境,并重构有问题的代码库。运用MLOps和CI/CD实践,加速实验周期并提升机器学习解决方案的可靠性。运用精益交付和产品实践,提高构建符合用户需求的正确产品的成功率。确定适合的团队结构及团队内外的协作方式,以促进快速工作流、减少认知负担,并在组织内推广机器学习 ... |
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Python科学计算
作者:邓奋发 出版:清华大学出版社 日期:2024-11-01 《Python科学计算》以Python 3.12.1为平台,以实际应用为背景,通过概述与经典应用相结合的形式,深入浅出地介绍了Python编程基础与科学计算。全书共9章,主要内容包括魅力的Python、Python的进阶、Python程序与函数、NumPy数组运算、图形可视化、Python科学计算库、数值计算、统计分析 ... |
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大学计算机基础——计算与信息素养
作者:大学计算机基础——计算与信息素养 出版:科学出版社 日期:2021-09-01 本书根据教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会关于推进新时代大学计算机基础课程教学改革的有关精神,以及高等院校实际教学改革情况编写。本书以计算思维为切入点,以学生为中心,开展线上、线下混合式教学模式,系统介绍计算机基础知识、计算机网络技术、程序设计基础、数据库基础、多媒体技术基础、Windows 7操作系统,以及 ... |
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边缘计算模式
作者:郭得科,谢俊杰,罗来龙 出版:科学出版社 日期:2025-05-01 《边缘计算模式》共13章。第1章和第2章介绍边缘计算模式的相关概念和发展现状。第3~5章阐述边缘计算的新型框架,包括边缘联盟计算架构、混合边缘计算架构、移动节点辅助的边缘计算架构。第6~9章系统论述边缘存储理论与方法,包括边缘计算的数据协同存储和访问服务、数据缓存高效索引机制、跨层混合数据共享机制,以及安全可信的边缘存 ... |
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计算视觉设计
作者:魏东 出版:中国传媒大学出版社 日期:2024-06-01 本书讲述计算的本质以及相关概念、术语,与计算相关的艺术设计作品、设计师等,书中的计算除了作为一种自动化的算法工具,还被视为一种设计逻辑思维过程参与到设计里。作为第一次综合介绍计算在艺术设计领域,特别是视觉设计领域发展状况的著作,本书旨在激发这一领域所需的热情,启发大家进一步思考这些话题之间的关系,引发对未来设计的思考。 ... |
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计算思维导论
作者:邵斌 出版:电子工业出版社 日期:2024-06-01 “计算思维导论”是学生进入大学的第一门计算机课程。全书针对高等院校学生的特点和培养定位,以应用基础为背景,从培养学生建立计算思维理论体系、促进学生的计算思维与各专业思维交叉融合的角度出发,引导学生对计算思维从一个较浅的理解层次逐步过渡到较深入的理解层次。本书设计了14章,分别是计算机与计算思维,信息表示,计算机系统,算 ... |
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旅游创意计算
作者:张璐 出版:中国旅游出版社 日期:2025-04-01 《旅游创意计算》融合了旅游学与计算思维,致力于探索新一代信息技术在旅游领域应用于提升游客体验与行业效率的创新理论与实践。为旅游从业者、技术开发者及旅行爱好者提供启发,拓展旅游与科技融合的新视野。 ... |
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学习认知计算
作者:黄涛 出版:科学出版社 日期:2024-06-01 《学习认知计算》从理论指导和数据驱动的视角出发,围绕如何量化学习认知,解决学习过程中的内隐与外显式的行为分析问题,紧随国际上心理测量学、认知心理学、学习分析和教育数据挖掘、教育人工智能几大学科和研究分支的发展趋势,对学习认知计算的理论体系、研究方法、研究场景及建模分析技术进行系统的分类梳理。《学习认知计算》围绕学习认知 ... |
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统计计算(第二版)
作者:李东风 出版:高等教育出版社 日期:2024-11-01 本书讲述统计计算的基本概念和统计计算中最常用的算法, 内容涵盖了误差、描述统计、随机数产生、随机模拟、逼近、插值、数值积分与数值微分、矩阵计算、最优化与方程求根等各个方面。 本书的讲解比较系统,提供了大量的例题和习题, 使用应用广泛的R语言进行算法描述与编程。 本书可作为普通高等学校统计学类专业本科生“统计计算”课程的 ... |
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计算广告学
作者:姜智彬 秦雪冰 出版:高等教育出版社 日期:2025-03-01 本书是一本全面介绍计算广告学基本理论和广告产业应用的教材。全书系统阐述了计算广告学的核心要素,包括数据革命、数据处理、数据脱敏、用户画像、精准定向、内容创作、媒介计划、交易原理、投放系统、效果测评、产业发展、数据伦理等丰富内容,为读者提供了一站式的计算广告学知识框架。本书注重理论与实践相结合,有深入浅出的理论阐述,也有 ... |
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MindSpore科学计算
作者:陈雷 出版:人民邮电出版社 日期:2025-04-01 本书全面、系统地探讨科学计算的背景、机器学习的重要性以及?N思MindSpore框架在科学计算中的广泛应用。科学计算作为一门交叉学科,融合了数学、计算机科学与技术等领域的专业知识,在现代科学研究和工程实践中起着关键作用。本书以MindSpore为平台,深入研究这一全场景AI框架在科学计算中的探索与实践,通过对基础理论、 ... |
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智能边缘计算
作者:徐子川 夏秋粉 刘培琛 出版:机械工业出版社 日期:2024-12-01 本书系统性地介绍智能边缘计算所需要的核心技术,并详细阐述如何将这些技术落地的实际编程实例。本书包括四大部分:第yi部分介绍边缘计算的基础、发展历史,以及发展趋势;第二部分介绍面向边缘计算的深度学习技术,包括联邦学习和微小机器学习;第三部分讲述在边缘计算中支撑智能应用的核心优化问题与技术;第四部分阐述如何基于本书中的相关 ... |
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